nc65语义模型设计_文本匹配（语义相似度/行为相关性）技术综述

<div class="._5ce-wx-style" style="font-size:16px;">
<div class="rich_media_content" id="js_content">
 NLP 中，文本匹配技术，不像 MT、MRC、QA 等属于 end-to-end 型任务，通常以文本相似度计算、文本相关性计算的形式，在某应用系统中起核心支撑作用，比如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等。本篇将纵览文本匹配的技术发展，并重点介绍文本语义相似度计算技术，以及多轮对话场景中的文本语义相似度计算技术。
 <hr>
 1、文本匹配任务
 在真实场景中，如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等系统中的召回、排序环节，通常面临的是如下任务：
 <blockquote>
从大量存储的 doc 中，选取与用户输入 query 最匹配的那个 doc。
 </blockquote>
 <ul><li>在搜索引擎中，“doc”对应索引网页的相关信息，如 title、content 等，“query”对应用户的检索请求，“最匹配”对应(点击行为)相关度最高。</li><li>在智能问答中，“doc”对应 FAQ 中的 question，“query”对应用户的问题，“最匹配”对应语义相似度最高。</li><li>在信息流推荐中，“doc”对应待推荐的 feed 流，“query”对应用户的画像，“最匹配”对应用户最感兴趣等众多度量标准。</li></ul>
 解决这些任务，无监督和有监督学习都提供了一些具体方法，我们这里先谈论有监督学习。通常，这些任务的训练样本具有同样的结构：
 <blockquote>
共 N 组数据，每组数据结构相同：1 个 query，对应的 M 个 doc，对应的 M 个标签。
 </blockquote>
 <ul><li>在搜索引擎中，query 会被表征为包含文本语义和用户信息的 embedding，doc 会被表征为包含索引网页各项信息的 embedding</li><li>在智能问答中，query 会被表征为以文本语义为主的 embedding，doc 同样表征为以文本语义为主的 embedding</li><li>在信息流推荐中，query 会被表征为包含文本特征各项信息的 embedding，doc 会被表征为包含用户历史、爱好等信息的 embedding</li></ul>
 可见，query 和 doc 的表征形式较固定，至于具体 embedding 包含的信息根据具体任务、场景、目标变化极大，按需设计。
 但至于训练样本中的标签，形式则区别甚大。可以分成下述三种形式：
 <ul><li>pointwise，M 通常为 1，标签形式为 0 或 1，标签 0 表示 query 与该 doc 不匹配，标签 1 表示匹配。M 也可大于 1 ，此时，一组数据中只有一个 1 其余全为 0，表示这 M 个 doc 中只有这一个与 query 匹配，其余全都不匹配。</li><li>pairwise，M 通常为 2，标签形式为 0 或 1 ，标签 0 表示 query 与第一个 doc 比与第二个 doc 更匹配，标签 1 表示 query 与第二个 doc 比与第一个 doc 更匹配，当然也可以反之。</li><li>listwise，M 通常大于等于 2，标签形式为 1 到 M 的正整数，标签 m 表示 query 与该 doc 的匹配度在该组里位列第 m 位。</li></ul>
 上述三种不同监督形式，形成了不同的学习方式，彼此之间优劣异同就涉及到 Learning2Rank 技术了，具体可参考之前的博文(https://blog.csdn.net/lipengcn/article/details/80373744)，这里不再赘述。虽然越靠后的形式得到的模型越符合我们预期，但其对训练样本形式的严苛性和算法设计的复杂性使得工业应用难以开展，通常，解决我们遇到的任务，多采用 pointwise 或者 pairwise 方式。
 再回顾下 “从大量存储的 doc 中，选取与用户输入 query 最匹配的那个 doc” 这个经典问题，doc 与 query 的具体指代的改变使之可以推广到多个具体任务中，监督信息则可以从两个维度拓展：
 <ul><li>监督信号的含义，决定了 doc 与 query 匹配的准则。如在智能问答、知识检索中，doc 与 query 形式基本一致，标注时，如果根据文本语义相似度对 doc 与 query 打标签，那自然最终学习到的模型就是**语义相似度模型**，如果根据检索后点击行为对 doc 与 query 打标签，那自然最终学习到的模型就是**行为相关性模型**。</li><li>监督信号的标注形式，决定了其可采纳的学习形式。通常，按 listwise、pairwise、pointwise 顺序，形式可以退化，即由 listwise 形式的数据构造出 pointwise 形式的数据，也可以引入其他信息后，按逆序进行升格，即由 pointwise 形式的数据构造出 listwise 形式的数据。</li></ul>
 这一节，我们尽量将问题泛化，将多个相关任